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今天就跟大家聊聊有關MySQL查詢語句很慢如何解決,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結了以下內容,希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
無論什么數據庫,多表連接的查詢成本都是比較高的,因此對于高并發應用,應該盡量減少有連接的查詢,多表連接的個數不要超過4張表。一般數據量少的時候,連接開小不大,一般不會有性能問題,當數據量變大后,那么性能問題就會比較突出。所以在數據庫初期最好能確定哪個表能成為大表,然后進行反范式設計減少連接的表,例如增加冗余字段等等,或者在業務代碼中進行連接計算。
一些經驗總結點:
1、ON、USING字句中的列確認有索引,如果連接的順序為B、A,那么只需在A表的列上創建索引即可,無需在B中建索引,可以減少不必要索引開銷。
查詢舉例:
SELECT B.*,A.* FROM B JOIN A ON B.col1 = A.col2
MYSQL會全表掃描B表,對B表的每一行記錄去尋找A表記錄,所以需用A表COL2列上索引來提高效率。
2、使用EXPLAIN 檢查連接,看ROWS列,如果該列值太高,比如幾千,上萬的,那么就需要考慮是否索引無效后者連接表的順序不對了。
3、考慮在應用層實現連接查詢,例如可以在JAVA中把復雜的查詢分解為幾個簡單查詢,得到一個較小的結果集合,處理遍歷后,再根據條件獲取完整數據,這樣做往往更高效,因為把數據分離,更不容易變化,有利于數據庫緩存數據。
舉例如下:
SELECT a.* FROM A WHERE a.id IN(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
如果id=1~8的記錄已經被存儲在緩存REDIS中了,那么我們只需要查詢id=9和10的數據,這樣減少了很多數據庫連接交互,可以提高性能。
這些語句默認都要進行ORDER BY排序,優化的思路比較類似。
1、如果多張表進行連接查詢,ORDER BY 的列應屬于連接順序的第一張表。如果不在同一個表中,那么可以考慮冗余一些列,或者合并表。
2、需要保證索引列和ORDER BY的列相同,且各列按照相同的方向進行排序。
3、指定ORDER BY NULL,默認情況下,MYSQL將排序所有GROUP BY的查詢,如果想要避免排序結果所產生的消耗,可以指定ORDER BY NULL。
舉例如下:
select count(1) from sys_dept group by dept_id order by null limit 3
由于子查詢可讀性比較符合開發人員的思路習慣,所以都習慣編寫子查詢,但子查詢在生產環境中,是最常見的性能瓶頸。
對于數據庫來說,大部分情況下,連接比子查詢更快,優化器一般可以生成更佳的執行計劃,可以余弦裝載數據,更高效的處理查詢,子查詢生成的臨時表也沒有索引,因此效率會更低。
目前的實踐來說,子查詢應該盡量改寫成JOIN的寫法
舉個常見的例子
SELECT c1 FROM t1 where t1.c1 IN (SELECT c1 FROM t2);
我們可以轉化為連接的方式:
SELECT c1 FROM t1.c1 FROM t1,t2 WHERE t1.c1=t2.c2
對于IN列表,MySQL會排序里面的值,并使用二分查找方式去定位數據,把IN字句改寫成OR形式其實沒什么用。IN列表不建議太長,對于高并發業務,建議不超過幾十個。優化思路可以轉化為多個等于的查詢。例如下面的語句,如果ID值很多,其實性能不會太好。
SELECT * FROM A where A.ID IN(SELECT id FROM B)
優化思路:
可以從程序業務層出發,先查詢SELECT id FROM B,然后獲取到ID的值,逐步和 SELECT * FROM A進行拼接,轉化為 SELECT * FROM A where ID =?的形式。
UNION語句默認是去除重復記錄,需要用到排序操作,如果結果集很大,成本會很高,建議盡量使用UNION ALL 語句,對于UNION多個分表場景,應盡可能在數據庫分表的時候,就確定各個分表數據唯一性,這樣就無需使用UNION來去重了。
另外查詢語句外的WHERE條件并不會應用到每個單獨的UNION子句中,所以每個UNION子句都添加where條件。
由于mysql內存臨時表暫不支持BLOB、TEXT類型,如果包含他們的查詢就要用到基于磁盤的臨時表,性能會很低,所以如無必要,查詢條件就不要這2種類型。
優化思路:
1、如果必須使用,可以考慮拆分表,把BLOB、TEXT字段分離到單獨的表中。
2、如果有許多大字段,可以考慮合并這些字段到一個字段,存儲一個大200KB比存儲20個10KB更有效。
3、考慮使用COMPRESS(),再存儲。
看完上述內容,你們對MySQL查詢語句很慢如何解決有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關內容,請關注億速云行業資訊頻道,感謝大家的支持。
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